ELE 515-2016/17 BAHAR - ÖDEV 2 Aşağıdaki soruları çözerek en geç 31 Mart 2017 Cuma gunu saat 23:59'a kadar bana ve dersin asistanına ilgili dosyaları eposta ile gönderin. Aşağıda hem soruların açıklaması, hem de sizlere yol göstermesi bakımından çıkması bazı örnekler verilmiştir. Ödevleri gönderirken sıkıntı yaşanmaması için lütfen aşağıdaki noktalara dikkat edin: Ödevlerdeki dosyalar zaman zaman yüksek boyutlara ulaşabiliyor ve okulun eposta kotaları çok düşük olduğu için bizim kotalarımızın dolmasına sebep olabiliyor. Onun için lütfen tüm dosyalarınızı tek bir zip veya rar dosyasında topladıktan sonra okul eposta adreslerimize değil gmail adreslerimize ( ve ) tek epostada gönderin; ayrı ayrı iki eposta atmayın, tek epostada ikimize de gönderin. rar veya zip dosyalarınızı Ad-Soyad-Numara seklinde isimlendirin. Dosya isimlerinde Türkçe karakter kullanmayın. Örneğin 111211102 numaralı Övünç Elbir isimli öğrenci, Ovunc-Elbir-111211102.rar veya Ovunc-Elbir-111211102.zip isimli tek bir dosyayı tek epostada yukarıdaki iki adrese göndermelidir. İstenen dosyayı tek epostada göndermelisiniz, bana ve asistana iki ayrı eposta atılması halinde koordinasyon sorunları oluşabilir, ödeviniz kabul edilmeyebilir veya geç gönderilmiş gibi değerlendirilebilir. Ödevle ilgili sorularınızı da yine tek epostada hem bana hem dersin asistanına gönderin; sadece bana gönderilen veya ayrı ayrı gönderilen epostalar cevapsız kalabilir. Soru 1. Genel Bilgiler... 2 Soru 1A... 2 Soru 1B... 3 Soru 1C... 3 SORU 2. Genel Bilgiler... 4 SORU 2.A... 4 SORU 2.B... 4 SORU 2.C... 12 SORU 2.D... 17 SORU 2.E... 23
Soru 1. Genel Bilgiler Ters sarkaç için aşağıdaki türevsel denklemler verilmiştir: Burada kg ve kg kutleleri, sisteme uygulanacak kuvveti, sürtünme katsayısını, yer çekimi ivmesini, çubuğun uzunluğunu göstermektedir. Soru 1A terssarkaccoz.m isimli bir fonksiyon sirasiyla m, M, l, g, f, F, y0, Tfin argümanlarını alacak, y0 başlangıç koşulu etrafında sistemin durumlarını çözdürüp ( ) çizdirecektir. Çözümle ilgili zaman vektörü tt, çözülen durumlar da yy vektöründe çıkış olarak döndürülecektir. Örneğin; tfin=20; m=5; M=1; l=1; g=9.8; f=0.3;
y0=[0,0,0.2,0]; F=0; [tt,yy] = terssarkaccoz(m,m,l,g,f,f,y0,tfin); Bu soruyu farklı parametre değerleri ve başlangıç koşulları için tekrarlayın. Bunları kendiniz seçin ancak birbirinden farklı ve ilginç sonuçlar verecek şeyler seçmeye çalışın. En az 3 farklı durum için sonuçları ve yorumlarınızı raporunuza ekleyin. Soru 1B terssarkacmodel.slx isimli bir Simulink modeli oluşturun ve bir önceki şıkta elde ettiğiniz sonucu doğrulayın. Not: Bu şıkkı yaparken sistemi Simulink altında temel bloklar ile açık biçimde modellemeniz beklenmektedir. User-Defined Functions altındaki bloklar (MATLAB function, Fcn vs.) ve diğer başlıklar altındaki benzer bloklar kullanılmayacaktır. Soru 1C terssarkacpid.slx isimli bir model oluşturun ve önceki şıkta oluşturduğunuz model için değerini bir PID kontrolcü ile kontrol edin. Referans olarak 3 saniyede bir -0.1, 0.1 arasında değişen bir kare dalga kullanın. Kontrolcü sistemi çıkışı en geç 1 saniye içeresinde istenen değere getirmeli ve sistem girişini arasında tutmalıdır. Aşım konusunda herhangi bir kısıt bulunmamaktadır.
Modelinizde üç adet Scope bulunmalı ve şunları göstermelidir: 1. Giriş olarak uyguladığınız kuvvet 2. Verilen referansa ile çubuğun açısı arasındaki takip hatası 3. Tüm sistem durumları Kontrolcüyü nasıl tasarladığınızı ve istenilen şartların sağlandığını raporunuzda açıklayın. Farklı referans girişleri (en az 3 farklı referans) için kontrolcünüzü deneyin ve çıktıları yorumlayın. İlgili grafik ve diğer yorumları da raporunuza ekleyin. SORU 2. Genel Bilgiler Şekildeki elektrik devresini ele alalım. Sistemin türevsel denklemleri aşağıdaki gibidir. Sistemin durumları sırasıyla,, şeklindedir. Sistemin girişi, çıkışları da ve şeklindedir. (Bir girişli, iki çıkışlı bir sistem.) SORU 2.A Sistemin durum uzayı gösterimini elde edin ve raporunuza koyun. SORU 2.B Sistem parametrelerini nominal (varsayılan) değerleri şu şekilde olsun:
Pratikte modelleme, ölçüm hataları ve zamana bağlı aşınma, yıpranma etkileri sebebiyle gerçek devre parametreleri nominal parametrelerden farklılık gösterebilir. Bunu temsil etmek için rastgelesistem01.m isimli bir fonksiyon yazılacak. Fonksiyon giriş argümanı olarak sırasıyla C1nom (C1'in nominal değeri), C2nom (C2'nin nominal değeri), R1nom (R1'in nominal değeri), R2nom (R2'nin nomimal değeri), Lnom (L'nin nominal değeri) ve yuzde (nominal değerler üzerinde artı eksi en fazla yüzde kaçlık bir değişim olabileceği) isimli parametreler alacaktır. Fonksiyon çağrıldığında gerçek sistem parametrelerini, nominal parametrelerin etrafında istenilen yüzdelik bir değişim içerisinde rastgele belirleyecektir. Örneğin yuzde = 25 ise C1 parametresi aralığından rastgele seçilecektir. Tum parametreler için bu tekrarlanacaktır. Gerçek parametrelerle oluşturulan sistem, durumun uzayı formunda fonksiyonun ilk çıkış argümanı ( G ) içerisinde döndürülecektir. Fonksiyonun ikinci çıkış argümanı ( yuzdeort ) nominal parametreler büyük olarak ortalama ne kadarlık bir değişiklik yapıldığıdır. Büyüklüğe göre bakılacağından bu değer pozitif bir değer olmalıdır. Örneğin olarak seçildiyse olduğundan yuzdeort = 16 döndürülecektir. Fonksiyon rastgele çalıştığında her çağrılışında farklı sistemler vermelidir. Bazı kullanım örneklerine bakalım. Nominal parametreler şöyle olsun C1nom=1; C2nom=2; R1nom=1; R2nom=2; Lnom=1; Parametrelerde en fazla yüzde 10 değişim ile rastgele sistemler oluşturalım: yuzde = 10; [G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 0.9875 0.9875 x2-0.9927-1.101-1.101 x3-0.5102-0.5657-0.8139
b = u1 x1 0 x2 1.101 x3 0.5657 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.4864 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 3.3198 [G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 1.018 1.018 x2-0.9802-0.949-0.949 x3-0.5176-0.5011-0.7633 b = u1 x1 0 x2 0.949 x3 0.5011
c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.5065 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 2.3544 [G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 0.9978 0.9978 x2-0.9359-0.9064-0.9064 x3-0.5436-0.5264-0.8034 b = u1 x1 0 x2 0.9064 x3 0.5264 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.5094 d = u1
y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 4.0400 Bu sefer de parametrelerde yüzde 50'ye kadar değişim ile rastgele sistemler oluşturalım: yuzde = 50; [G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 0.8407 0.8407 x2-1.012-0.7312-0.7312 x3-0.8625-0.6231-1.06 b = u1 x1 0 x2 0.7312 x3 0.6231 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.5063 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model.
yuzdeort = 20.3704 [G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 0.7186 0.7186 x2-1.279-1.921-1.921 x3-0.4335-0.6513-0.7989 b = u1 x1 0 x2 1.921 x3 0.6513 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.3404 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 31.3159
[G,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) G = a = x1 x2 x3 x1 0 0.7171 0.7171 x2-1.084-0.899-0.899 x3-0.3416-0.2833-0.4344 b = u1 x1 0 x2 0.899 x3 0.2833 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.4424 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 25.4352 Sistemlerin birim dürtü, birim basamak vb. tepkilerine de bakılabilir. Örneğin son sistemin birim dürtü cevabı impulse(g); set(findobj(gcf,'type','line'),'linewidth',2); % Kalinliklari ayarla
Son sistemin birim basamak cevabı step(g); set(findobj(gcf,'type','line'),'linewidth',2); % Kalinliklari ayarla
Siz de fonksiyonu yukarıda verilen nominal parametreler için az, orta ve yüksek (%100'e yakın) parametre değişim yüzdeleri ile çağırıp sistemler oluşturun ve bunların birim basamak ve birim rampa cevaplarına bakın. En az 4 tane farklı durum inceleyin. Sistem cevaplarını raporunuza koyun ve yorumlayın. SORU 2.C Sisteme rastgele giriş üretmek üzere rastgelegiris01.m isimli bir fonksiyonu yazın. Fonksiyon giriş argümanı olarak maksimum zaman ( tmax ), maksimum frekans ( fmax ) ve mutlak genlik ( A ) argümanlarını alacaktır. Çıkış olarak [0,tMax] zamanı arasında, fmax'tan daha büyük frekans bileşeni içermeyen (teyit etmek için gözle veya FFT ile bakılabilir), aldığı maksimum değer +A, minimum değer -A olan rastgele bir giriş üreterek bunu u isimli bir çıkış argümanında döndürecektir. İlgili zaman vektörü de t isimli çıkış argümanında döndürülecektir. Fonksiyon rastgele çalıştığından her çağrılışında farklı bir giriş üretmelidir. Bazı örnek kullanımlar: tmax = 30; fmax = 1; gen = 1; [u,t] = rastgelegiris01(tmax,fmax,gen); plot(t,u,'linewidth',2); title('rastgele bir giriş'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik');
[u,t] = rastgelegiris01(tmax,fmax,gen); plot(t,u,'linewidth',2); title('rastgele bir giriş'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik');
tmax = 20; fmax = 0.5; gen = 2; [u,t] = rastgelegiris01(tmax,fmax,gen); plot(t,u,'linewidth',2); title('rastgele bir giriş'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik');
[u,t] = rastgelegiris01(tmax,fmax,gen); plot(t,u,'linewidth',2); title('rastgele bir giriş'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik');
[u,t] = rastgelegiris01(tmax,fmax,gen); plot(t,u,'linewidth',2); title('rastgele bir giriş'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik');
Siz de bazı örnek değerler için fonksiyonu çağırarak sonuçları çizdirin ve raporunuza koyun. En az 3 farklı sonuç koyun. Sonuçların verilen giriş argümanları ile tutarlı olduğu ile ilgili yorumlarınızı da rapora ekleyin. SORU 2.D Nominal sistem üzerinden rastgele Q ve R matrisleri ile Kalman filtresi oluşturan rastgelefiltre01.m isimli bir fonksiyon yazın. Fonksiyon giriş argümanı olarak nominal sistem ( G ), Q matrisinin büyüklüğünün seçileceği aralığı belirten bir vektör ( qaralik ) ve R matrisinin büyüklüğünün seçileceği aralığı belirten bir vektör ( raralik ) alacaktır. Örneğin qaralik = [1 1000] ve raralik = [1 100] ise 1-1000 arasında bir q sayısı ve 1-100 arasında bir r sayısı rastgele seçilecek, ardından ve şeklinde Q ve R matrisleri oluşturacaktır. Burada I, uygun boyutlu birim matrisi temsil etmektedir. Bunun ardından G sistemi için bir Kalman filtresi oluşturulacak ve Kest çıkış argümanı olarak döndürülecektir. Fonksiyonu ayrıca q ve r sayılarını da döndürecektir. Bazı örnek kullanımlara bakalım. Önce nominal sistemi oluşturalım: yuzde = 0; [Gnom,yuzdeOrt] = rastgelesistem01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,yuzde) Gnom =
a = x1 x2 x3 x1 0 1 1 x2-1 -1-1 x3-0.5-0.5-0.75 b = u1 x1 0 x2 1 x3 0.5 c = x1 x2 x3 y1 0 1 1 y2 0 0 0.5 d = u1 y1 0 y2 0 Continuous-time state-space model. yuzdeort = 0 Ardından verilen araliklarda q ve r değerlerini rastgele seçerek Kalman filtreleri oluşturalım. qaralik = [1 1000]; raralik = [1 100]; [Kest,q,r] = rastgelefiltre01(gnom,qaralik,raralik) Kest = a = x1_e x2_e x3_e x1_e 0 0.9998 1.009 x2_e -1-1.922-1.997
x3_e -0.5-0.9513-1.239 b = u1 y1 y2 x1_e 0 0.00018-0.01897 x2_e 1 0.9215 0.1505 x3_e 0.5 0.4513 0.07515 c = x1_e x2_e x3_e y1_e 0 1 1 y2_e 0 0 0.5 x1_e 1 0 0 x2_e 0 1 0 x3_e 0 0 1 d = u1 y1 y2 y1_e 0 0 0 y2_e 0 0 0 x1_e 0 0 0 x2_e 0 0 0 x3_e 0 0 0 Input groups: Name Channels KnownInput 1 Measurement 2,3 Output groups: Name Channels OutputEstimate 1,2 StateEstimate 3,4,5 Continuous-time state-space model. q = 261.9091
r = 93.8346 [Kest,q,r] = rastgelefiltre01(gnom,qaralik,raralik) Kest = a = x1_e x2_e x3_e x1_e 0 1 1.004 x2_e -1-1.379-1.41 x3_e -0.5-0.6855-0.951 b = u1 y1 y2 x1_e 0 3.509e-05-0.008377 x2_e 1 0.3794 0.06185 x3_e 0.5 0.1855 0.03091 c = x1_e x2_e x3_e y1_e 0 1 1 y2_e 0 0 0.5 x1_e 1 0 0 x2_e 0 1 0 x3_e 0 0 1 d = u1 y1 y2 y1_e 0 0 0 y2_e 0 0 0 x1_e 0 0 0 x2_e 0 0 0 x3_e 0 0 0 Input groups: Name Channels KnownInput 1 Measurement 2,3
Output groups: Name Channels OutputEstimate 1,2 StateEstimate 3,4,5 Continuous-time state-space model. q = 80.0971 r = 85.1909 [Kest,q,r] = rastgelefiltre01(gnom,qaralik,raralik) Kest = a = x1_e x2_e x3_e x1_e 0 0.9995 1.015 x2_e -1-2.644-2.779 x3_e -0.5-1.307-1.624 b = u1 y1 y2 x1_e 0 0.0004822-0.03105 x2_e 1 1.644 0.269 x3_e 0.5 0.8066 0.1343 c = x1_e x2_e x3_e y1_e 0 1 1 y2_e 0 0 0.5 x1_e 1 0 0 x2_e 0 1 0
x3_e 0 0 1 d = u1 y1 y2 y1_e 0 0 0 y2_e 0 0 0 x1_e 0 0 0 x2_e 0 0 0 x3_e 0 0 0 Input groups: Name Channels KnownInput 1 Measurement 2,3 Output groups: Name Channels OutputEstimate 1,2 StateEstimate 3,4,5 Continuous-time state-space model. q = 574.8940 r = 92.8779 Son oluşturulan filtreyi yukarıda oluşturulan rastgele sistem G ve yine yukarıda oluşturulan rastgele giriş u için deneyelim. Sistemin simülasyonunu yapalım: [y,t,x] = lsim(g,u,t); Giriş ve çıkışa biraz gürültü ekleyelim: u2 = u + 0.2*randn(size(u)); y2 = y + 0.2*randn(size(y));
Filtreyi çalıştıralım: [yxhat,that] = lsim(kest,[u2 y2],t); Sonuçları çizdirelim: plot(t,y,'-','linewidth',1); hold on; set(gca, 'ColorOrderIndex', 1); % Renkler aynı olsun plot(t, yxhat(:,1:2),':','linewidth',2.5); hold off; title('gerçek çıkışlar (noktalı) ve tahminler (düz)'); xlabel('t (s)'); ylabel('genlik'); Siz de bazı örnek kullanımlar (en az 4) ile fonksiyonun çalıştığını gösterin. Yukarıdaki örnekte gösterilen çıkış tahminlerine ek olarak durum tahminlerinin de çizdirin. İlgili çizimleri ve yorumları raporunuza ekleyin. SORU 2.E Bu aşamada rastgelesimulasyon01.m isimli bir fonksiyon yazılacaktır. Fonksiyonu önce rastgele Q ve R matrisleri ile Kalman filtresi oluşturacaktır. Sonra bunları parametreleri rastgele seçilen bir sistem üzerinde, rastgele giriş, rastgele giriş gürültüsü ve rastgele çıkış
gürültüsü altında denemek üzere simülasyonlar yapacaktır. İstenilen sayıda simülasyon yaptıktan sonra en iyi ve en kötü sonuçları belirleyecek, bunları kullanılan parametreler ile birlikte çizdirecektir. Fonksiyonun giriş argümanları sırasıyla şu şekilde olacaktır: C1nom,C2nom,R1nom,R2nom,Lnom : Nominal sistem parametreleri. tmax : Maksimum zaman. fmax : Verilecek rastgele girişler için maksimum frekans içeriği (bant genişliği). genu : Verilecek rastgele girişler için mutlak genlik. Girişin minimum değeri -genu, maksimum değeri +genu olmalı. yuzdeparam : Parametrelerin seçileceği rastgele aralığın nominal değerlerin yüzde kaç etrafında olacağı. yuzdegenu : Rastgele giriş gürültüsünün standart sapmasının giriş gürültüsünün genliğinin yüzde kaçı olacağı. yuzdegeny : Rastgele giriş gürültüsünün standart sapmasının giriş gürültüsünün genliğinin yüzde kaçı olacağı. qaralik : Kalman filtresinin Q matrisinin büyüklüğünün (q) rastgele seçileceği aralık. raralik : Kalman filtresinin R matrisinin büyüklüğünün (r) rastgele seçileceği aralık. nsim : Yapılacak rastgele simülasyon sayısı. Fonksiyon herhangi bir çıkış döndürmeyecektir. Fonksiyonun kendi içinde yapması gerekenler ana hatlarıyla şu şekilde özetlenebilir: 1. Nominal sistemin yuzdeparam komşuluğunda (parametrelerinin nominal değerler rastgele biçimde seçerek) bir sistem oluşturulacak. Bu sistem gerçek sistemi temsil etmektedir. Gerçek hayatta bu sistemin tasarımcı tarafından bilinemeyeceği unutulmamalıdır, yalnızca tasarımları simülasyonda doğrulamak amacıyla oluşturulacaktır. 2. Sisteme verilmek üzere [0, tmax] aralığında fmax bant genişliğinde ve [-genu,+genu] aralığında değer alan rastgele bir giriş sinyali oluşturulacak. Bu sinyalin gerçek sisteme verilmesi ile çıkış sinyali elde edilecek. Bunlara temiz giriş ve temiz çıkış diyelim. 3. Giriş sinyalinin genliğinin yuzde olarak yuzdegenu kadarı büyüklükte standart sapmaya sahip giriş gürültüsü, temiz girişin üzerine binerek gerçek (kirli) girişi oluşturacak. 4. Çıkış sinyalinin genliğinin yuzde olarak yuzdegeny kadarı büyüklükte standart sapmaya sahip çıkış gürültüsü, temiz çıkışın üzerine binerek gerçek (kirli) çıkışı oluşturacak. 5. Kirli giriş ve çıkıştan, temiz çıkış ve durumları tahmin etmeye çalışacak bir Kalman filtresi, ve parametreleri ile oluşturulacak ( birim matris). q ve r, qaralik ve raralik aralıklarından rastgele seçilecek. Not: Kalman filtresinin gerçek sistem parametrelerini bilemeyeceği unutulmamalıdır. 6. Kalman filtresi kullanılarak, kirli giriş ve çıkış altında temiz durumlar ve temiz çıkışın tahmini yapılacak.
7. Bu adımlar nsim kere tekrar edilecek. Rastgele işlemler nedeniyle her adımda farklı sonuçlar çıkmalıdır. Fonksiyon ayrıca aşağıdaki grafikleri de çizdirmelidir: Tüm simülasyonların çıkış tahmin hatalarını, yani temiz çıkış ile Kalman filtresinin çıkışla ilgili tahminleri arasındaki farkı zamana karşı çizdiren bir grafik. Hatanın büyüklüğünü değerlendirilebilmesi için yapılan tüm simülasyonlar içinde çıkışın aldığı minimum ve maksimum değerler de kesikli çizgiler ile gösterilecektir. Yukarıdaki maddedeki grafiğin benzeri durumlar için de çizdirilecektir. Üst maddedeki grafik ile aynı şekil üzerinde farklı bir eksende yer alacaktır. Tüm simülasyonlar içerisinde en iyi tahminin yapıldığı senaryo için temiz çıkış ve Kalman filtresi tahminlerini içeren bir şekil. Ayrıca şeklin üstüne bu durum için ortalama parametre değişim yüzdesi, giriş ve çıkış gürültüsü için standart sapma, q ve r değerleri de yazdırılacaktır. Tahminin iyiliği kavramı farklı şekillerde tanımlanabilir, bunun için kriterin ne olabileceğini kendiniz düşünüp, anlamlı bir şey bulup ona göre karar vermelisiniz. Bu kritere göre fonksiyon otomatik olarak en iyi tahmini bulup çizmelidir. Yukarıdaki maddedeki grafiğin benzeri en kötü tahmin yapılan senaryo için de çizdirilecektir. Örnek bazı kullanımlara bakalım. Nominal parametreleri tanımlayalım: C1nom=1; C2nom=2; R1nom=1; R2nom=2; Lnom=1; Maksimum zaman, giriş bant genişliği ve giriş mutlak genliğini tanımlayalım: tmax = 15; fmax = 0.5; gen = 1; Rastgele simülasyonlar için nominal parametrelerden ne kadar farklı seçilebileceği, giriş ve çıkış gürültülerinin yüzde olarak giriş ve çıkış genliklerinin ne kadar büyüklüğünde standart sapmaya sahip olabileceğini tanımlayalım: yuzdeparam = 20; yuzdegenu = 30; yuzdegeny = 40; Kalman filtresinin Q ve R matrislerinin genlikleri q ve r'nin rastegele seçileceği aralıkları tanımlayalım: qaralik = [1 1e4]; raralik = [1 1e4]; Rastgele simülasyon sayısını tanımlayalım:
nsim = 100; Fonksiyonu çalıştıralım: rastgelesimulasyon01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,tmax,fmax,gen,yuzd eparam,yuzdegenu,yuzdegeny,qaralik,raralik,nsim)
Bazı parametreleri değiştirerek çalıştıralım. Mesela daha yüksek parametre değişimi ve daha yüksek giriş, çıkış gürültülerine izin verelim:
yuzdeparam = 60; yuzdegenu = 50; yuzdegeny = 55; rastgelesimulasyon01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,tmax,fmax,gen,yuzd eparam,yuzdegenu,yuzdegeny,qaralik,raralik,nsim)
Parametre değişimini maksimuma yakın (%99) yapalım. R, L, C eksi değerler alamayacağından bu değişim %100'ün altında olmalıdır. Giriş ve çıkış gürültüleri eksi değerler
alabilir, o nedenle %100'den fazla sapmaya sahip olmalarında sakınca yok, mesela onları da %200 alalım: yuzdeparam = 99; yuzdegenu = 200; yuzdegeny = 200; rastgelesimulasyon01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,tmax,fmax,gen,yuzd eparam,yuzdegenu,yuzdegeny,qaralik,raralik,nsim)
Fonksiyonu aynı argümanlarla tekrar çalıştıralım.
rastgelesimulasyon01(c1nom,c2nom,r1nom,r2nom,lnom,tmax,fmax,gen,yuzd eparam,yuzdegenu,yuzdegeny,qaralik,raralik,nsim)
Simülasyonlarda her şey rastgele olduğu için her seferinde farklı sonuçlar çıktığına dikkat ediniz.
Fonksiyonu farklı durumları temsil ve ilginç sonuçlar veren argümanlar için çalıştırın (en az 4 kere yapın). Çıkan sonuçları yorumlayın, özellikle en iyi çalışan durumun neden iyi, en kötü çalışan durumun neden kötü çıktığına dair yorumlarınız önemli. Grafikleri ve yorumları raporunuza ekleyin. Published with MATLAB R2015a